名古屋 12R 詳細AI予想

本レースの全馬 AI 評価と推奨馬券を掲載します。期待値プラスと判定した馬のみ買い目に含めています。

12R 名古屋競馬場ダ1500m 発走 18:35

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馬番	馬名	騎手	オッズ	AI評価	AI解説
1	ノヴァレジーナ差し	筒井勇（笠松）	実49.5	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/29 名古屋3R 3着/12頭+0.3秒 10/14 名古屋7R 1着/12頭勝利 09/18 名古屋1R 2着/10頭+1.9秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 1 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -47% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.1% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
2	ヴェロシア差し	丸野勝（愛知）	実7.0	△詳細▼	市場想定とAI評価が概ね一致、推奨に届かず（直近3走平均2.7着と安定／前走3着）
前5走 10/16 名古屋3R 3着/11頭+0.3秒 09/16 名古屋4R 3着/10頭+0.5秒 09/03 名古屋2R 2着/10頭+0.1秒 08/20 名古屋1R 2着/11頭+0.0秒 07/28 名古屋4R 1着/11頭勝利
AI 評価の内訳 — 馬番 2 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 2.7着 (安定) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -27% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 10.4% (オッズ暗示: 14.3%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
3	クライナリーゼ	細川智（愛知）	実40.7	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/16 名古屋3R 5着/11頭+1.4秒 09/30 名古屋2R 1着/12頭勝利 09/17 名古屋1R 5着/10頭+1.4秒 05/20 名古屋10R 5着/11頭+0.0秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 3 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -33% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 1.7% (オッズ暗示: 2.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
4	ウインモアナ追込	小笠羚（愛知）	実50.9	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（前走2着）
前5走 10/29 名古屋2R 2着/11頭+0.2秒 10/16 名古屋2R 6着/11頭+1.9秒 10/01 名古屋12R 8着/12頭+1.7秒 09/16 名古屋2R 2着/11頭+0.7秒 09/03 名古屋12R 4着/11頭+0.6秒
AI 評価の内訳 — 馬番 4 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.3着 △ 当競馬場適性 17走で勝率 6% △ 距離適性同距離 17走で勝率 6% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -72% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.6% (オッズ暗示: 2.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
5	マーゴットデウス差し	今井貴（愛知）	実5.9	▲詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率0%と苦戦傾向／同距離帯は3走で勝ち無し／直近3走平均2.3着と安定）
前5走 10/29 名古屋1R 3着/12頭+0.7秒 10/15 名古屋12R 2着/12頭+0.2秒 09/30 名古屋2R 2着/12頭+0.2秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 5 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子平均 2.3着 (安定) × 当競馬場適性 3走で勝率 0% (苦戦) ▽ 距離適性同距離は 3走で勝ち無し ○ 騎手近50戦勝率 16% ○ 前走実績前走 3着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -12% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 15.0% (オッズ暗示: 16.9%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
6	フライトマップ追込	加藤聡（愛知）	実32.1	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/29 名古屋1R 4着/12頭+0.8秒 10/14 名古屋3R 1着/12頭勝利 10/02 名古屋1R 2着/12頭+0.7秒 06/16 名古屋2R 5着/10頭 06/05 名古屋3R 9着/10頭+2.0秒
AI 評価の内訳 — 馬番 6 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 騎手近50戦勝率 14% ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -17% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.6% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
7	キミノナハオリョウ	近藤颯（愛知）	実28.5	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後
前5走 10/29 名古屋3R 5着/12頭+0.7秒 ― ― ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 7 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 5.0着 ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -4% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 3.4% (オッズ暗示: 3.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
8	アミナス追込	望月洵（愛知）	実5.1	○詳細▼	AI上位評価だが期待値不足、見送り（当競馬場3走で勝率33%と適性高／同距離帯3走で勝率33%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/28 名古屋9R 2着/12頭+0.2秒 10/02 名古屋3R 1着/12頭勝利 08/18 名古屋4R 2着/12頭+0.4秒 ― ―
AI 評価の内訳 — 馬番 8 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 3走で勝率 33% (得意) ◎ 距離適性同距離 3走で勝率 33% ◎ 騎手近50戦勝率 26% (好調) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) +1% (市場と概ね一致) AI 予想勝率 20.0% (オッズ暗示: 19.6%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
9	ビアーレ差し	横川怜（笠松）	実72.3	×詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外
前5走 10/16 名古屋2R 5着/11頭+0.9秒 10/01 名古屋5R 10着/11頭+2.4秒 09/16 名古屋3R 3着/11頭+0.4秒 09/07 名古屋3R 1着/9頭勝利 08/21 名古屋2R 3着/12頭+0.7秒
AI 評価の内訳 — 馬番 9 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 6.0着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% △ 騎手近50戦勝率 4% (やや苦戦) ○ ローテーション 27日の間隔 (理想的) × 期待値 (オッズ vs AI勝率) -61% (大幅な期待値マイナス) AI 予想勝率 0.5% (オッズ暗示: 1.4%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
10	メイショウバルキア先行	木之葵（愛知）	実32.0	▽詳細▼	大穴（30倍超）は買う範囲の外で対象外（同馬場状態で勝率33%／前走2着）
前5走 10/28 名古屋10R 2着/12頭+0.3秒 10/15 名古屋6R 4着/12頭+3.5秒 09/16 名古屋1R 4着/10頭+1.3秒 09/02 名古屋12R 1着/3頭 08/24 名古屋1R 3着/11頭+1.1秒
AI 評価の内訳 — 馬番 10 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) △ 直近3戦の調子平均 3.3着 ○ 当競馬場適性 5走で勝率 20% (相性良) ○ 距離適性同距離 5走で勝率 20% ◎ 馬場適性同馬場 3走で勝率 33% △ 騎手近50戦勝率 2% (やや苦戦) ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 15日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 2.2% (オッズ暗示: 3.1%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
11	ジャッキーバローズ追込	塚本征（愛知）	実2.0	◎詳細▼	AI予想勝率は最上位だが、オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り（当競馬場4走で勝率50%と適性高／同距離帯4走で勝率50%／直近3走で勝率67%と好調）
前5走 10/29 名古屋3R 4着/12頭+0.4秒 09/30 名古屋4R 1着/11頭勝利 09/15 名古屋2R 1着/11頭勝利 09/01 名古屋6R 4着/11頭+0.7秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 11 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ◎ 直近3戦の調子勝率 67% (絶好調) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 50% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 50% ◎ 騎手近50戦勝率 34% (好調) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -25% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 37.3% (オッズ暗示: 50.0%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。
12	ファインヒメ追込	大畑慧（愛知）	実13.3	△詳細▼	中穴ゾーン、推奨優位馬と比較し劣後（当競馬場4走で勝率25%と適性高／同距離帯4走で勝率25%／直近3走で勝率33%と好調）
前5走 10/29 名古屋1R 2着/12頭+0.2秒 10/14 名古屋1R 1着/11頭勝利 09/14 名古屋2R 2着/11頭+0.4秒 08/24 名古屋2R 7着/12頭+3.3秒 ―
AI 評価の内訳 — 馬番 12 ◎ 高評価⇄× 低評価の段階 (◎ ○ ▲ △ ▽ ×、金色の◎は鉄板級) ○ 直近3戦の調子勝率 33% (上り調子) ◎ 当競馬場適性 4走で勝率 25% (得意) ◎ 距離適性同距離 4走で勝率 25% ○ 前走実績前走 2着 (好走) ○ ローテーション 14日の間隔 (理想的) △ 期待値 (オッズ vs AI勝率) -29% (オッズ過剰評価) AI 予想勝率 5.4% (オッズ暗示: 7.5%) ※ 各因子の評価はモデルが学習した特徴量から算出。バーの長さは「その因子がレース内で占める影響の大きさ」の目安です。

AI評価 ◎鉄板本命 ◎本命 ○対抗 ▲注目 △押さえ ▽下位 ×推奨外／ 期待値 100円賭けたときの想定利益率／ オッズ 実=リアル取得済推定=推定オッズ／ 馬名横のグレーバッジ 脚質（過去の上がり3F傾向からの推定）

見送りAI の 1 位の馬

ジャッキーバローズ

騎手塚本征（愛知）

2.0倍

AI の勝率37%損益の分かれ目50%

オッズが買う範囲（5〜30倍）より低く見送り。

買う条件: オッズ 5〜30 倍・期待値 +30% 以上・1 レース 1 頭まで

出走馬全12頭

◎11

ジャッキーバローズ

塚本征（愛知）

2.0倍

勝率 37%

›

○8

アミナス

望月洵（愛知）

5.1倍

勝率 20%

›

▲5

マーゴットデウス

今井貴（愛知）

5.9倍

勝率 15%

›

△2

ヴェロシア

丸野勝（愛知）

7.0倍

勝率 10%

›

△12

ファインヒメ

大畑慧（愛知）

13.3倍

勝率 5%

›

△7

キミノナハオリョウ

近藤颯（愛知）

28.5倍

勝率 3%

›

▽6

フライトマップ

加藤聡（愛知）

32.1倍

対象外勝率 3%

›

▽10

メイショウバルキア

木之葵（愛知）

32.0倍

対象外勝率 2%

›

▽3

クライナリーゼ

細川智（愛知）

40.7倍

対象外勝率 2%

›

▽1

ノヴァレジーナ

筒井勇（笠松）

49.5倍

対象外勝率 1%

›

×4

ウインモアナ

小笠羚（愛知）

50.9倍

対象外勝率 1%

›

×9

ビアーレ

横川怜（笠松）

72.3倍

対象外勝率 1%

›

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